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公开(公告)号:CN106856334A
公开(公告)日:2017-06-16
申请号:CN201510898131.0
申请日:2015-12-08
申请人: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: H02J5/00
摘要: 本发明提供一种考虑柔性直流控制特性的电力系统状态估计方法,所述方法包括如下步骤:获取遥信遥测数据;拓扑分析并形成量测方程及基准雅可比矩阵;判断通过SCADA获得的当前柔性直流控制方式组合是否属于可行控制模式集合;对雅可比矩阵进行修正;求解交直流系统;通过边界节点估计残差判断估计结果可靠性;修正雅可比矩阵;每种控制方式分别转入一个子线程;并行求解各进程中的计算任务并统计目标函数值;将目标函数值最小的控制方式对应的计算结果作为最终结果;采用所述最终结果对应的控制方式作为当前柔性直流控制系统的控制方式。本发明实现了对柔性直流控制方式的动态监控,避免了控制方式改变而调控系统中设置值未及变化时给状态估计带来的恶劣影响。
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公开(公告)号:CN106681699A
公开(公告)日:2017-05-17
申请号:CN201510752357.X
申请日:2015-11-06
申请人: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司
CPC分类号: Y02D10/41
摘要: 本发明提供一种大电网用在线分析计算的并行编程辅助系统及其调试方法,所述系统包括:并行计算集群和大电网在线分析并行编程工作站,两者通过Socket访问接口进行通信,所述并行计算集群包含n台装有国产linux系统的服务器,每台服务器都包含调试器和开发调试服务模块;所述大电网在线分析并行编程工作站用于开发人员进行编写、调试并行程序的计算机终端,包含辅助系统底层服务模块和跨平台的辅助人机界面,所述辅助系统底层服务模块和跨平台的辅助人机界面通过API访问接口进行通信。该系统与大电网并行编程模型紧密结合,有效提高大电网在线分析的并行化效率。
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公开(公告)号:CN105183550A
公开(公告)日:2015-12-23
申请号:CN201510566268.6
申请日:2015-09-08
申请人: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06F9/48
摘要: 本发明提供一种用于大电网在线网络分析分布式计算的进程调度方法,所述方法包括:(1)用户侧进程调度客户端将计算请求发送给协调管理侧的集群进程调度服务和广域进程调度服务;(2)所述协调管理侧的集群进程调度服务分配集群内某节点为进程调度服务端,并执行进程调度服务;(3)各节点计算服务单元向进程调度服务单元服务端发起注册;(4)当协调管理侧所有计算服务单元完成注册后,启动进程服务状态监视线程(5)所述协同侧后序步骤与所述协调管理侧步骤相同。本方法参与分布式计算的各调度自动化系统处于对等地位,不仅满足上级调度的一体化计算需求,同时支持下级调度的一体化计算。
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公开(公告)号:CN106921156B
公开(公告)日:2019-11-01
申请号:CN201510997556.7
申请日:2015-12-25
申请人: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网北京市电力公司 , 国网福建省电力有限公司厦门供电公司
IPC分类号: H02J3/00
摘要: 本发明涉及一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法,包括:1)判断是否是AMI的采样时刻,如果是,则将RTU、PMU与AMI组成混合量测,转下一步;否则,将上一时刻线性动态状态估计的预测结果、RTU与PMU组成混合量测,并判断是否是非线性静态状态估计的启动时刻,如果是则转第二步,否则转第三步;进行非线性静态状态估计,并转第四步;判断是否是线性静态状态估计的启动时刻,是,则进行线性静态状态估计,否则继续等待直到线性静态状态估计的启动时刻,线性静态状态估计完后转第四步;进行基于节点注入功率的主动配电网线性动态状态估计的状态滤波计算;进行状态预测计算;缩短非线性静态状态估计的周期,提高非线性静态状态估计的精度。
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公开(公告)号:CN105183550B
公开(公告)日:2019-03-22
申请号:CN201510566268.6
申请日:2015-09-08
申请人: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: G06F9/48
摘要: 本发明提供一种用于大电网在线网络分析分布式计算的进程调度方法,所述方法包括:(1)用户侧进程调度客户端将计算请求发送给协调管理侧的集群进程调度服务和广域进程调度服务;(2)所述协调管理侧的集群进程调度服务分配集群内某节点为进程调度服务端,并执行进程调度服务;(3)各节点计算服务单元向进程调度服务单元服务端发起注册;(4)当协调管理侧所有计算服务单元完成注册后,启动进程服务状态监视线程(5)所述协同侧后序步骤与所述协调管理侧步骤相同。本方法参与分布式计算的各调度自动化系统处于对等地位,不仅满足上级调度的一体化计算需求,同时支持下级调度的一体化计算。
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公开(公告)号:CN104167736B
公开(公告)日:2016-08-24
申请号:CN201410448438.6
申请日:2014-09-04
申请人: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号: H02J3/00
摘要: 本发明提供一种大电网并行网络拓扑分析方法,包括以下步骤:读取智能电网调度控制系统电网模型;对智能电网调度控制系统电网模型进行并行校验;大电网并行网络拓扑分析。本发明提供一种大电网并行网络拓扑分析方法,将电网模型数据按区域和厂站进行划分,封装拓扑搜索功能,对模型数据分区分厂站进行并行处理,从而实现电网拓扑分析的并行计算。对实际电网进行的测试结果表明,该方法具有良好的稳定性和实时性,满足系统在线仿真、分析和控制类应用对拓扑分析的需求。
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公开(公告)号:CN105447175A
公开(公告)日:2016-03-30
申请号:CN201510906219.2
申请日:2015-12-09
申请人: 中国电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 国网四川省电力公司
CPC分类号: G06F16/176 , G06F16/25 , G06F16/284 , G06Q50/06
摘要: 一种适用于电力系统分布式计算的电网模型共享方法,包括构建适用于多级调度一体化分布式计算的电网物理模型;对分布式一体化电网模型依次进行局部和全局校验;并将校验通过的电网模型进行分布式存储及冗余备份;启用验证通过的电网物理模型;将大电网分布式网络拓扑分析功能和分布式状态估计功能集成到模型管理中心,根据应用的不同需求,访问电网物理模型和计算模型;该方法充分利用各级调度中心现有的分布式部署的存储资源,采用分布式数据部署策略对电网物理模型和计算模型进行物理分布存储和逻辑集中管理,构建电网模型。基于分布式数据库技术和分布式文件系统技术,实现电网物理模型和计算模型的全网范围即时共享。
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公开(公告)号:CN106921156A
公开(公告)日:2017-07-04
申请号:CN201510997556.7
申请日:2015-12-25
申请人: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网北京市电力公司 , 国网福建省电力有限公司厦门供电公司
IPC分类号: H02J3/00
摘要: 本发明涉及一种基于多采样周期混合量测的主动配电网状态估计方法,包括:1)判断是否是AMI的采样时刻,如果是,则将RTU、PMU与AMI组成混合量测,转下一步;否则,将上一时刻线性动态状态估计的预测结果、RTU与PMU组成混合量测,并判断是否是非线性静态状态估计的启动时刻,如果是则转第二步,否则转第三步;进行非线性静态状态估计,并转第四步;判断是否是线性静态状态估计的启动时刻,是,则进行线性静态状态估计,否则继续等待直到线性静态状态估计的启动时刻,线性静态状态估计完后转第四步;进行基于节点注入功率的主动配电网线性动态状态估计的状态滤波计算;进行状态预测计算;缩短非线性静态状态估计的周期,提高非线性静态状态估计的精度。
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公开(公告)号:CN103296678B
公开(公告)日:2016-01-20
申请号:CN201310170402.1
申请日:2013-05-09
IPC分类号: H02J3/00
摘要: 本发明涉及电力系统领域,具体涉及一种在线大电网恢复辅助决策方法,所述方法选择不同工作模式进行相应步骤,所述工作模式包括实时辅助模式和研究分析模式。本发明提供的实时模式方法保留了采用传统预案式系统恢复方案时调度员、发电厂和变电站设备操作员较为熟悉的优点,减轻了预案制定人员的工作强度,体现电力系统恢复辅助决策的快速性、准确性和可靠性,同时能针对电网发展迅速、实际情况与预案设想情况不一致、预案涉及恢复路径不可行等缺点;研究模式方法集成了普通电网黑启动方案制定可能涉及到的几乎全部计算类型,并增加了大电网恢复特有的电网分区计算,还具备方案草稿生成功能,大大节省了将不同结果文件整合到一起的时间开销。
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公开(公告)号:CN113627609B
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202110732865.7
申请日:2021-06-30
申请人: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司 , 国家电网有限公司 , 福州大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司
摘要: 本发明涉及人工智能技术领域,特别涉及一种基于仿射变换的网络度量方法和存储设备。所述一种基于仿射变换的网络度量方法,包括步骤:输入待测样本至预先训练好的仿射变换模型计算得所述待测样本的结构相似性损失值和相似度损失值;结合第一经验阈值、第二经验阈值、所述待测样本的结构相似性损失值和相似度损失值判断前后两次采样的待测样本是否发生变更。以上方法中,利用了预先训练好的仿射变换模型会对所述待测样本两次采样的图像位置角度和远近差异等进行校正,再计算校正后的前后两次采样的待测样本是否发生变更,进而判断机柜内是否发生变化,使得判断结果更准确。
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